Promotie Mandani Ntekouli

Trefwoorden: Ecologische momentopname, clustering van tijdreeksen, modellering op basis van groepen 
 

"Bridging Individual and Group Perspectives in Psychopathology: Computational Modeling Approaches using Ecological Momentary Assessment Data"

De thesis van Mado Ntekouli brengt kennis van psychologie en datawetenschappen om geavanceerde analysemethoden te ontwikkelen die bijdragen aan een beter begrip van psychische aandoeningen. Mentale gezondheid is van nature complex, omdat iedereen emoties en gedrag op een eigen manier ervaart. Traditionele onderzoeksmodellen hebben vaak moeite om deze complexiteit vast te leggen, omdat ze zich baseren op eenvoudige relaties tussen variabelen. 

Dit onderzoek maakt gebruik van machine learning-technieken en Ecological Momentary Assessment, een methode die emoties, gedragingen en ervaringen in real-time meet in plaats van achteraf. In eerste instantie ligt de focus op het ontwikkelen van gepersonaliseerde modellen die voorspellingen afstemmen op de unieke patronen van individuen. Daarnaast combineert het onderzoek op een slimme manier gegevens van meerdere deelnemers om de voorspellende kracht van de modellen te verbeteren. Door middel van clustering kunnen groepen met vergelijkbare kenmerken worden geïdentificeerd, wat de modelprestaties verder verbetert. 

Wat betekent dit voor de praktijk? Dit onderzoek kan leiden tot een betere beoordeling en behandeling van psychische aandoeningen en bijdragen aan een beter begrip van mentale stoornissen. 

Klik hier voor de livestream.